Водоснабжение США — идеальная цель для киберпреступников

Водоснабжение США — идеальная цель для киберпреступников

Водоснабжение США — идеальная цель для киберпреступников

В США уверены, что киберпреступники нащупали идеальную для атак цель — водоснабжающую компанию из Северной Каролины Onslow Water and Sewer Authority (ONWASA), которая уже второй раз за год становится жертвой таргетированной кибератаки.

В ходе этих нападений злоумышленники использовали программу-шифровальщик, которая привела к потере значительного количества данных. Поскольку руководство компании отказалось выплачивать выкуп, ONWASA пришлось восстанавливать свои данные практически с нуля.

Столь привлекательной для киберпреступников компанию делает сфера ее деятельности — вода жизненно необходима во всех видах жизнедеятельности. С выходом современных технологий на передний план у злоумышленников появилась возможность неблагоприятно воздействовать на такие критические процессы, как доставка воды.

К сожалению, именно система контроля доставки воды, которой управляет компьютер, наиболее уязвима во всей системе. Эксперты и хакеры постоянно находят дыры различной степени опасности в таких автоматизированных системах.

С подключением таких компьютеров к Сети проблема еще более усугубилась. Именно поэтому в опубликованной в New York Times статье «A Perfect Target for Cybercriminals» специалисты называют ONWASA (и похожие субъекты) идеальной целью для киберпреступников.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru